# coding=utf-8
# 学习单位  : 郑州大学
# @Author  : 铭同学
# @Time    : 2021/10/11 11:53
# @Software: PyCharm

# 线性回归实现二分类问题
import torch
import numpy as np
# import torch.nn.functional as F #导入函数包

# 准备数据(如果只有一列数据也要扩展为矩阵)--糖尿病数据集（从sklearn从获取的）
x = np.loadtxt('../dataset/diabetes_data.csv.gz', delimiter=' ', dtype=np.float32)
y = np.loadtxt('../dataset/diabetes_target.csv.gz', delimiter=' ', dtype=np.float32)
x_data = torch.from_numpy(x)
y_data = torch.from_numpy(y.reshape(442,1)) #扩展为矩阵
# print(len(x[0]))    # 10个特征
# print(x_data)
# print(y_data)

# 设置分类器
class Model(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Model, self).__init__()
        # 线性关系进行维度变化（多层线性层）
        self.linear1 = torch.nn.Linear(10,8)
        self.linear2 = torch.nn.Linear(8,6)
        self.linear3 = torch.nn.Linear(6,4)
        self.linear4 = torch.nn.Linear(4,2)
        self.linear5 = torch.nn.Linear(2,1)
        # 添加非线性层--也称为激活函数
        self.sigmoid = torch.nn.Sigmoid()

    def forward(self, x):
        # 前一层的结果就是后一层的输入（用一个变量进行传递可以减少人工失误）
        x = self.sigmoid(self.linear1(x))
        x = self.sigmoid(self.linear2(x))
        x = self.sigmoid(self.linear3(x))
        x = self.sigmoid(self.linear4(x))
        x = self.sigmoid(self.linear5(x))
        return x
# 模型实例化
model = Model()

# 初始化loss和优化器函数
criterion = torch.nn.BCELoss(reduction='sum')  # BCE--二分类交叉熵损失（专门处理二分类问题的）
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)

# 开始训练轮次  forward、梯度清零、backward、update
for epoch in range(100):
    # Forward   这里仍然是把所有数据直接丢进来训练，没有使用miniBatch
    y_pred = model(x_data) # 预测--forward
    loss = criterion(y_pred, y_data) # 计算损失--forward
    print(f'训练轮次：{epoch}',f'本轮次损失：{loss.item()}')

    # Backward
    # the grad computer by .backward() will be accumulated. so before backward, remember set the grad to zero
    optimizer.zero_grad() # backward前梯度清零
    loss.backward() # backward自动计算梯度

    # Update
    optimizer.step() # update 参数，对w（权重）和b（偏置）进行更新

# print('w = ', model.linear.weight.item())
# print('b = ', model.linear.bias.item())

# # 用数据进行测试训练结果
# x_test = torch.tensor([[4.0]])
# y_test = model(x_test)
# print(f'y_pred = {y_test.data.item()}')


